融合文本与内容的美术作品查询系统：2012年创新设计

本文主要探讨了在数字化艺术馆背景下，如何提升美术作品查询系统的效率和功能性。传统美术作品查询系统主要依赖于文本信息检索，这限制了用户仅能通过文字描述或标题来查找相关的艺术作品，忽略了图像本身的视觉内容。为了弥补这一不足，基于内容的图像检索技术应运而生，它允许系统通过分析图像的视觉特征，如色彩、纹理、形状等，来识别和匹配相似的艺术品。 刘爽和史萍两位作者在中国传媒大学信息工程学院的研究中，设计并实现了一种融合文本和内容检索的美术作品查询系统。他们将这两种检索方式相结合，旨在创建一个更加全面的检索平台，能够满足用户对美术作品进行多维度、深层次的搜索需求。这种系统不仅支持关键字搜索，还通过特征提取技术，如颜色直方图、局部二值模式（LBP）或其他高级特征描述符，来提取图像的视觉特征。特征匹配算法，如局部特征匹配（SIFT）、SURF或ORB，被用来在庞大的图像数据库中找到与查询图像具有相似特征的作品。 该系统的关键技术包括： 1. **基于内容的图像检索技术**：这是核心技术，它通过分析图像的内在特性，如色彩、纹理和形状，来建立一个图像的视觉表示，使得系统能够理解并匹配图像内容。 2. **特征提取**：从图像中提取有意义的特征，这些特征能够反映图像的主题和风格，如颜色分布、纹理模式等。 3. **特征匹配**：通过比较查询图像的特征与数据库中的图像特征，确定最相似的匹配结果。 4. **图像数据库**：存储了大量的美术作品，用于存储和检索。这些作品按照特定的结构组织，以便快速响应查询请求。 5. **多元检索需求**：系统设计旨在满足不同用户群体的需求，包括专业人士、艺术爱好者甚至普通观众，能够根据他们的兴趣和需求进行精确或模糊的搜索。 6. **文本检索**：虽然重点在于内容检索，但文本信息仍然作为辅助手段存在，以提供作品的标题、描述等元数据信息。 论文的分类号TN391.41表明该研究属于计算机科学和技术领域，具体涉及到多媒体信息处理和图像检索。文献标识码A则表示该篇论文已经被学术期刊接受并公开，具有较高的学术价值。 总结来说，这篇文章通过介绍一种结合文本和内容检索的美术作品查询系统，展示了在数字化艺术馆环境中，如何利用现代信息技术提升艺术作品搜索的精准性和用户体验，对于文化和信息技术交叉领域的研究具有实际应用价值。